科葩慧眼人脸识别解决方案充分应用人脸识别技术，将员工、业主、访客、非法入侵人员通过针对性的子系统进行有效地管理，不仅提高了管理效率，也真正实现了提前预防。
访客管理子系统精准控制访问权限
相较于传统的安全通行证，慧眼人脸识别系统下访客管理子系统的优点在于：不可窃取，无法借用和复制，就是说，脸部识别是无法被效仿的，在未来，人脸识别也会成为未来较可靠的通行证。
科葩访客子系统主要有v预约、访客数据自动下发功能，针对不同地点的安保等级，物业还可以选择安保再确认、远程开门等功能，全程数字化管理，为访客、被访公司、物业三方提升效率，提升用户体验。
人脸通行子系统更准确高效
传统通行系统具有人卡不一、卡片丢失、卡片易被破解复制、信息准确率没有保障等问题，而慧眼人脸识别系统下的人脸通行子系统不仅可以解放双手、速度快捷地完成通行管理任务，还能够明确责任、准确防伪，保证本人通行、不可替代的1性。
动态布控子系统可事先预警
科葩慧眼人脸识别系统下的动态布控子系统能高速抓拍，同时采集比对15张人脸，主要有陌生人预警、VIP迎宾等功能。
出现安全问题，传统摄像头只能事后排查，而科葩动态布控子系统能做到陌生人预警，黑名单报警等功能，只要有非*人员或黑名单人员出现，后台即会发出预警，让安保人员能及时排查，防止安全事件发生。
VIP迎宾功能可以设置VIP名单，当重要宾客到访时，大屏幕上会弹出迎宾画面，为重要嘉宾带来尊贵的体验。
不得不承认，人脸识别技术比现有的基于ID入口系统更快、更强大、更安全。凭借其灵活的设计, 科葩慧眼人脸识别系统还为开发和整合更多的应用程序和服务提供了充足的空间，以满足您未来的安全访问和管理需求。
科葩专业人脸识别设备与应用解决方案提供商
科葩X-Face慧眼人脸识别，助力行业应用智能化变革落地！
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给人的感觉都是很亲切和蔼。一面是小组的leader，就是拿着我的简历看了一下项目，问了天池o2o的比赛中选取的特征是什么，我当时只回答了商家发放的优惠券，有多少是用户消费了，多少是无效的，用户的特征是使用优惠券的消费占总消费的比例，线下的特征多一个用户到商家的距离。当然这样回答很不全面，可以参考*名代码选取的特征，很多组。之后问了XGBOOST的原理，这块我一直没看懂，就简单了说了一下是用决策树做的分类，用信息熵来选取决策的节点，之后问了TensorFlow的框架，这个我用的是Anaconda，用了半年了，还算是得心用手吧，回答用的是Spyder 和notebook多一些。主要就是这样，不知道为什么一面问的很简单，然后就说，好了你的情况我基本了解了，下一个面试官来面一下你的数据结构和算法等基础知识。等了大概10分钟，二面的面试官来了，上来就让做题，下面开始晒干货： 1.一个村庄刚开始男女比例是1:1，该村庄有个风俗，如果*胎生的是男孩，夫妻就不在生育了，如果是女孩就接着生育，直到生育的是男孩为止，求第N代人的男女比例。 2.a1,a2,a3......an在[0,1]均匀分布，求E[max(ai)]。 3.代码实现快速排序算法。 4.有一个10*10m的区域，向该区域内投掷炮弹，炮弹的杀伤力范围是半径为10m的圆形，求问要覆盖该区域徐投掷炮弹数目的期望，代码实现。 5.一张N*N的图片，逆时针旋转90度，输出该图片。 6.两张数据表 ，SQL分组求和问题，具体不太好表述，看着简单操作起来挺复杂的。 7.如果你们公司新开发了一个*系统投入使用，你如何告诉该算法是有效的(意思比之前的*算法好)。 主要就是这上面7道题，时间25分钟。我先写了一部分，写不出来的说思路也行，然后面试官很有耐心的给我讲解，就这一点，感觉面试还是有收获的。 *道题，我对题意的理解本身就有问题，后面女生多男生少怎么办（要一夫多妻了，ennnnn跑题，后面的结果打脸了），先放下顾虑，生育男孩每次的概率都是0.5，是男孩就结束。所以女生的概率和应该是0.5+0.5^2+0.5^3+.....+0.5^n，等比数列求和是1-0.5^n，又因为，男女概率和应该为1，说以男女比例应该是0.5^n：(1-0.5^n)。做完之后也不确定对不对，但是觉得应该是女生越来越多。但是，面试官直接说，结果还是1:1.*张方法用数学期望求解，有点绕。第二种方法，类比投硬币，正面是男孩，背面是女孩，无论投掷多少次，正反面的比例应该还是1:1。当时真的觉得这道题很妙啊，但是又有点像脑筋急转弯了，哈哈。 第二道题还是概率论的题目。假设ai是大值，求它的期望，由于均匀分布，a1比ai小的概率巧好也是ai，因为在[0,1]，假设max(ai)=y,则p(y)=y^n，因为要比每个ai都大，所以E(max(ai))=int _{0}^{1}y*p(y)dy。这样算的结果是1/(n+2)。但是面试官竟然说我算的结果不对？除非这个解法错了，否则答案应该是对的。嗯嗯，这道题我更本没做出来。 第三道题直接放弃了，头天晚上还看到快速排序算法，当时没有太理解，直接放弃了。现在看来，几种排序算法都要会的啊。 第四题，我用数学分析了一下，没有给出具体值，时间问题放弃了，但是期望应该不会大于64。面试官的解法是用电脑模拟实验，做一万次实验取均值，晕，可是代码怎么写啊。。 第五题，我当时理解成了数组的转置，但是和转置还是有区别的，但是面试官说大体想法还行，具体结果不重要。 第六题，大体解法是两个表先联合在一起，然后分组，求和，求商，导出结果，还要封装什么的。。。 第七题，发散性题目。我给出了三条指标。*，商品销量较上个月是否明显上升。第二，该商品的消费人群里是否新增加了新的消费用户。第三，商品的消费人群中老用户的购买数量是否增加。 后面，面试官看了我的简历，问了XGBOOST ,SVM的基本原理，以及SVM和线性回归的。我但是回答的不好，只是说了决策树，SVM求超平面就是线性回归问题。二面面试官对我的数学建模和物理竞赛很兴趣，甚至出了一个高中物理题，明显我没解出来，时间给的也很短。 二面面试官面的时间很久，主要是做题加上讲解了。二面面试官对我的评价是数据结构和算法不太扎实，但是很欣赏我坚持不懈的劲头，这是要凉的节奏吗。。。但是能感觉到，面试官对我的印象还不错，只是基础算法需要加强，本来一起下三楼找一面的面试官确认面试结果，人不在，后来让我先回去等通知，感觉要凉了，但是面试还是有收获的，考察的内容也是深入浅出，重视基础知识。 ---------------------
